1、幂等性
在计算机中，表示对【同一个过程】应用【相同的参数】多次和应用一次产生的效果是一样，这样的过程即被称为满足幂等性。
幂等：
update user set age = 25 where user_id=2
这中情况无论执行多少次，结果都不受影响，所以是幂等的。
非幂等：
update user set age= age + 1 where user_id = 2
,这样的更新语句每执行一次，结果都会不一样，所以是非幂等的。
2、幂等的应用场景
2.1 网络波动引起的重试
不同微服务、中间件间基于http、rpc或mq进行网络通信，当出现网络波动时（规定时间内客户端未收到服务端响应），客户端会进行重试。
比如http客户端设置200ms超时时间，但因为网络问题，201ms服务端才收到请求。此时客户端误认为服务端丢失请求，重试发送第二次，服务端此时会受到两条一样的请求。
2.2 用户重复操作
- 同一时刻多次点击按钮，发送多次请求
- 页面后退后重新进入，发送两次请求
3、需要关注幂等性的接口
通常只需要对计算式写请求（新增 &更新）作幂等性保证。
计算式：需要进行变化的
3.1 查询 GET
SELECT * FROM users WHERE xxx;
不会对数据产生任何变化，天然具备幂等性。
3.2 新增 PUT
INSERT INTO users (user_id, name) VALUES (1, 'zhangsan');
case1：带有业务上的唯一索引（如：user_id），重复插入会导致后续执行失败，具有幂等性；
case2：不带有业务上的唯一索引，多次插入会导致数据重复，不具有幂等性。
3.3 修改 POST
case1：直接赋值，不管执行多少次 score 都一样，具备幂等性。
UPDATE users SET score = 30 WHERE user_id = 1;
case2：计算赋值，每次操作 score 数据都不一样，不具备幂等性。
UPDATE users SET score = score + 30 WHERE user_id = 1;
3.4 删除 DELETE
case1：绝对值删除，重复多次结果一样，具备幂等性。
DELETE FROM users WHERE id = 1;
case2：相对值删除，重复多次结果不一致，不具备幂等性。
DELETE top(3) FROM users;
4、如何解决幂等性问题
4.1 从源头上控制重复请求
控制动作触发源头，即前端做幂等性控制实现
主要解决方案：
- 控制操作次数：提交按钮仅可操作一次（提交动作后按钮置灰）
- 及时重定向：下单/支付成功后跳转到成功提示页面，消除浏览器前进或后退造成的重复提交问题。
缺点:
只能算是解决问题的辅助方法，用户可以直接绕过前端发送请求
4.2 过滤重复动作
控制过滤重复动作，是指在动作流转过程中控制有效请求数量。
- 分布式锁
利用 Redis 记录当前处理的业务标识，当检测到没有此任务在处理中，就进入处理，否则判为重复请求，可做过滤处理。
订单发起支付请求，支付系统会去 Redis 缓存中查询是否存在该订单号的 Key，如果不存在，则向 Redis 增加 Key 为订单号。查询订单支付已经支付，如果没有则进行支付，支付完成后删除该订单号的 Key。通过 Redis 做到了分布式锁，只有这次订单订单支付请求完成，下次请求才能进来。
分布式锁相比去重表，将放并发做到了缓存中，较为高效。思路相同，同一时间只能完成一次支付请求。
- 先读后写
业务上过滤掉已经成功执行的操作
给用户发红包时先查询当前用户是否发过红包，发过则过滤
缺点：
可能会出现并发问题。比如两个线程都执行抢优惠券操作
select count from coupon;
update coupon set count=count-1;
两个用户查询后都是1，两次更新后库存为-1，出现超卖问题
一般用于并发量小的后台接口或者对并发安全问题不在意的场景下，比如后台需要封禁用户。封禁前先查询是否已被封禁，已被封禁则过滤。即使出现查询时未被封禁，执行时发现用户封禁表已经存在，只需捕获唯一索引异常即可。
相较分布式锁方案来讲，实现简单，不需要关注redis
4.3 解决重复写
常见的方式有：悲观锁（for update）、乐观锁、唯一约束。
按照应用上的最优收益，推荐排序为：乐观锁 > 唯一约束 > 悲观锁。
- 悲观锁（Pessimistic Lock）
假设每一次拿数据，都有认为会被修改，所以给数据库的行或表上锁。
当数据库执行 select for update 时会获取被 select 中的数据行的行锁(排他锁)，因此其他并发执行的 select for update 如果试图选中同一行则会发生排斥（需要等待行锁被释放），因此达到锁的效果。
select for update 获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用。（注意 for update 要用在索引上，不然会锁表）
START TRANSACTION; # 开启事务
SELETE * FROM users WHERE id=1 FOR UPDATE;
UPDATE users SET name= 'xiaoming' WHERE id = 1;
COMMIT; # 提交事务
- 乐观锁（Optimistic Lock）
每次去拿数据的时候都认为别人不会修改。更新时如果 version 变化了，更新不会成功。不过，乐观锁存在失效的情况，就是常说的 ABA 问题，不过如果 version 版本一直是自增的就不会出现 ABA 的情况。
UPDATE users
SET name='xiaoxiao', version=(version+1)
WHERE id=1 AND version=version;
缺点：就是在操作业务前，需要先查询出当前的 version 版本
另外，还存在一种：状态机控制
例如：支付状态流转流程：待支付->支付中->已支付
具有一定要的前置要求的，严格来讲，也属于乐观锁的一种。
update users
set status=2
where status=1
- 唯一约束
常见的就是利用数据库唯一索引或者全局业务唯一标识（如：source+序列号等）。
这个机制是利用了数据库的主键唯一约束的特性，解决了在 insert 场景时幂等问题。但主键的要求不是自增的主键，这样就需要业务生成全局唯一的主键。
全局 ID 生成方案：
• UUID：结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成 UUID；
• 数据库自增 ID：使用数据库的 id 自增策略，如 MySQL 的 auto_increment。Redis 实现：通过提供像 INCR 和 INCRBY 这样的自增原子命令，保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。
• 雪花算法-Snowflake：由 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，以划分命名空间的方式将 64-bit 位分割成多个部分，每个部分代表不同的含义。
5、总结
- 前端控制控制重复请求
- 分布式锁：适合核心业务或涉及到钱的操作
- 先查后写：使用并发量低的场景
- 悲观锁（for update）：适合核心业务（不推荐使用）
- 乐观锁-版本号：常用
- 乐观锁-状态机控制：适合修改状态的场景
- 唯一索引：业务上防重
高并发或核心业务：前端控制（筛选80%）+分布式锁（19%）+先查后写（过滤复杂逻辑）+唯一索引或版本号（1%）=100%
非高并发及非核心业务：前端控制（筛选80%）+先查后写（过滤复杂逻辑）+唯一索引或版本号（20%）=100%
状态流转：前端控制（筛选80%）+先查后写（过滤复杂逻辑）+乐观锁-状态机控制（20%）=100%
